Google Cloud Pre Sales Consultant Lead
- Do you thrive on designing intelligent, scalable solutions that combine cloud infrastructure with cutting‑edge AI?
- Are you excited by the opportunity to help customers adopt Google Cloud Platform and modernize their businesses through Generative AI?
- Do you enjoy partnering with sales, delivery teams, and customers to architect solutions that deliver measurable impact?
Practical Information
Location: Paris or Montpellier, France | Reports to: PreSales Team Lead | Work Arrangement: Hybrid | Visa Requirements: Valid visa for France | Language Requirements: Fluent in English and France
The Role
As our new Cloud Solution Architect & AI Specialist , you will help customers adopt Google Cloud Platform (GCP)and design scalable solutions that integrate AI, cloud infrastructure, and data services . You will translate business needs into architectures using technologies like Gemini Enterprise , GKE , and Vertex AI , supporting customer innovation and cloud modernization. Working within our Google Cloud & AI practice , you will collaborate across Sales, Delivery, Engineering, and customer teams to design value‑driven, production‑ready solutions that accelerate transformation.
Key Responsibilities
- Lead workshops, discovery assessments, and readiness evaluations to understand customer requirements across cloud, data, and AI adoption
- Translate customer pain points into high‑value use cases integrating enterprise data with Generative AI and GCP-native services
- Design end‑to‑end architectures for AI (Gemini Enterprise, Vertex AI) , Cloud Infrastructure (GKE, hybrid/multi‑cloud networking) , and Data Services (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow) including RAG patterns
- Produce solution blueprints, architecture diagrams (HLD/LLD), technical PoCs, and demos in collaboration with engineering teams
- Build proposals, SOWs, estimates, and respond to RFI/RFPs with security, scalability, and TCO considerations
- Support the sales cycle by addressing technical objections related to data privacy, AI governance, infrastructure design, and implementation feasibility
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